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揭秘2025年度AI智能体与自动化工作流全栈开发攻略,必备技能详解

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发表于 前天 16:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
这门课程涵盖了Coze平台的全面应用,包括搭建新闻总结和视频制作工作流,并深入讲解了智能客户服务流程。从基础到高级应用,通过真实项目实操提升综合开发能力。记得遵守版规,分享时不要直接发链接哦。


            

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课程介绍:
课程来自2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台,亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架,并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实项目实操,不仅学会工具使用,更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力,最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。
课程目录:
  1. ├─01、课程介绍
  2. │ 1、课程介绍.mp4

  3. ├─02、Coze打造自己的第一个工作流:新闻搜索与总结(6小节)
  4. │ 2-1COZE登录与创建工作流方法.png
  5. │ 2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4
  6. │ 2-3插件配置方法与参数.mp4
  7. │ 2-4大模型节点配置方法.mp4
  8. │ 2-5结束节点配置.mp4
  9. │ 2-6智能体配置方法.mp4

  10. ├─03、COZE打造新闻稿创作工作流(循环使用方法)(5小节)
  11. │ 3-1循环节点方法解读.mp4
  12. │ 3-2循环中参数的定义方法.mp4
  13. │ 3-3续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4
  14. │ 3-4智能体测试与输出节点.mp4
  15. │ 3-5批处理的作用与效果.mp4

  16. ├─04、COZE打造历史人物视频素材(12小节)
  17. │ 4-10选修:自定义插件配置方法实例.mp4
  18. │ 4-11选修:工作流中添加视频插件.mp4
  19. │ 4-1做视频素材业务逻辑分析.mp4
  20. │ 4-2做剧本节点系统提示词方法.mp4
  21. │ 4-3完成剧本节点输出.mp4
  22. │ 4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4
  23. │ 4-5图像违规词限制与运镜节点.mp4
  24. │ 4-6视频节点构建与错误分析.mp4
  25. │ 4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4
  26. │ 4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
  27. │ 4-9选修(当作拓展知识):配置外部视频软件成为插件.mp4
  28. │ 后三节(9-11)选修内容说明(图文).png

  29. ├─05、COZE自动化剪辑(继续历史人物章节)(5小节)
  30. │ 5-1时间线定义方法.mp4
  31. │ 5-2剪映插件介绍.mp4
  32. │ 5-3时间线和素材绑定方法.mp4
  33. │ 5-4剪映草稿添加素材方法.mp4
  34. │ 5-5得到合成后的视频.mp4

  35. ├─06、COZE打造智能客服(5小节)
  36. │ 6-1对话流配置与创建.mp4
  37. │ 6-2选择器的使用方法.mp4
  38. │ 6-3数据库与大模型的匹配方法.mp4
  39. │ 6-4知识库构建与匹配方法.mp4
  40. │ 6-5汇总输出与测试.mp4

  41. ├─07、COZE结合飞书表格办公(5小节)
  42. │ 7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4
  43. │ 7-2表格填入模块解读.mp4
  44. │ 7-3表格的输入与输出.mp4
  45. │ 7-4查找与匹配的方法.mp4
  46. │ 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4

  47. ├─08、COZE打造装修设计与应用创建(5小节)
  48. │ 8-1DEMO演示与应用分析.mp4
  49. │ 8-2输入参数与大模型配置.mp4
  50. │ 8-3图像生成模型配置.mp4
  51. │ 8-4COZE中的应用模块配置.mp4
  52. │ 8-5COZE应用界面设计.mp4

  53. ├─09、文案(小红书笔记)生成智能体搭建方法(2小节)
  54. │ 9-1提示词与工作流配置.mp4
  55. │ 9-2插件配置方法与输出.mp4

  56. ├─10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用(5小节)
  57. │ 10-1COZE-API开通方法.mp4
  58. │ 10-2API外部调用方法实例演示.mp4
  59. │ 10-3Cursor应用例子分析.mp4
  60. │ 10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4
  61. │ 10-5API调用与插件测试.mp4

  62. ├─11、COZE打造数据分析智能体(8小节)
  63. │ 11-1效果演示与数据读取.mp4
  64. │ 11-2数据清洗与处理.mp4
  65. │ 11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp4
  66. │ 11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp4
  67. │ 11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp4
  68. │ 11-6数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4
  69. │ 11-7不同可视化图表配置方法.mp4
  70. │ 11-8输出与展示配置.mp4

  71. ├─12、COZE中配置自己的插件(3小节)
  72. │ 12-1插件的基本配置方法.mp4
  73. │ 12-2输入输出参数配置方法.mp4
  74. │ 12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp4

  75. ├─13、COZE发票助手搭建(5小节)
  76. │ 13-1发票助手插件接入.mp4
  77. │ 13-2数据表创建方法.mp4
  78. │ 13-3识别工作流配置与测试.mp4
  79. │ 13-4调用模块工作流配置.mp4
  80. │ 13-5知识库配置.mp4

  81. ├─14、COZE邮件助手(3小节)
  82. │ 14-1自定义插件创建方法与流程.mp4
  83. │ 14-2插件输出配置与循环体.mp4
  84. │ 14-3知识库配置与结果输出.mp4

  85. ├─15、影刀RPA实战(5小节)
  86. │ 15-1影刀RPA分析.mp4
  87. │ 15-2影刀安装方法.mp4
  88. │ 15-3影刀流程配置方法实例.mp4
  89. │ 15-4执行循环操作.mp4
  90. │ 15-5完成文案采集的全部功能.mp4

  91. ├─16、RAGFLOW本地化知识库(5小节)
  92. │ 16-1RAGFLOW介绍和特点.mp4
  93. │ 16-2RAGFLOW接入本地模型.mp4
  94. │ 16-3Chat与Embedding模型接入.mp4
  95. │ 16-4知识库构建实例.mp4
  96. │ 16-5封装成API调用.mp4

  97. ├─17、RAG检索架构分析及应用(6小节)
  98. │ 17-1RAG要完成的任务解读.mp4
  99. │ 17-2RAG整体流程解读.mp4
  100. │ 17-3召回优化策略分析.mp4
  101. │ 17-4召回改进方案解读.mp4
  102. │ 17-5评估工具RAGAS.mp4
  103. │ 17-6外接本地数据库工具.mp4

  104. ├─18、斯坦福AI小镇架构与项目解读(10小节)
  105. │ 18-10项目环境配置方法解读.mp4
  106. │ 18-1整体故事解读.mp4
  107. │ 18-2要解决的问题和整体框架分析.mp4
  108. │ 18-3论文基本框架分析.mp4
  109. │ 18-4Agent的记忆信息.mp4
  110. │ 18-5感知与反思模块构建流程.mp4
  111. │ 18-6计划模块实现细节.mp4
  112. │ 18-7整体流程框架图.mp4
  113. │ 18-8感知模块解读.mp4
  114. │ 18-9思考模块解读.mp4

  115. ├─19、autogen框架实战(7小节)
  116. │ 19-0Python环境说明.mp4
  117. │ 19-1AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
  118. │ 19-2动作API配置方法.mp4
  119. │ 19-3国内常用API配置方法.mp4
  120. │ 19-4API接口在线测试.mp4
  121. │ 19-5工作流配置.mp4
  122. │ 19-6执行流程与结果.mp4

  123. ├─20、部署与进阶应用实战(12小节)
  124. │ 20-10调用SD-API完成设计.mp4
  125. │ 20-11Ollama环境配置与安装.mp4
  126. │ 20-12autogen接入本地模型.mp4
  127. │ 20-1API生成方法.mp4
  128. │ 20-2GroupChat模块.mp4
  129. │ 20-3执行流程分析.mp4
  130. │ 20-4外接本地支持库配置方法.mp4
  131. │ 20-5加入RAG技能.mp4
  132. │ 20-6LMStudio本地下载部署模型.mp4
  133. │ 20-7调用本地模型方法与配置.mp4
  134. │ 20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp4
  135. │ 20-9本地化部署接入应用实例.mp4

  136. ├─21、METAGPT框架解读(9小节)
  137. │ 21-1论文概述分析.mp4
  138. │ 21-2整体框架逻辑介绍.mp4
  139. │ 21-3项目环境配置.mp4
  140. │ 21-4基础解读-动作定义方式.mp4
  141. │ 21-5基础解读-角色定义.mp4
  142. │ 21-6单动作智能体实现方法.mp4
  143. │ 21-7多动作配置方法.mp4
  144. │ 21-8定时器任务环境配置.mp4
  145. │ 21-9定时器任务流程解读分析.mp4

  146. ├─22、metaGPT应用实战-网上调研资料(6小节)
  147. │ 22-0基本Agent的组成.mp4
  148. │ 22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
  149. │ 22-2问题拆解与执行流程.mp4
  150. │ 22-3检索得到重要的URL.mp4
  151. │ 22-4子问题生成总结结果.mp4
  152. │ 22-5总结与结果输出.mp4

  153. ├─23、结合GPT打造自己领域专属客服(6小节)
  154. │ 23-1DEMO演示与整体架分析.mp4
  155. │ 23-2后端GPT项目部署启动.mp4
  156. │ 23-3前端助手API与流程图配置.mp4
  157. │ 23-4接入外部API的方法与流程.mp4
  158. │ 23-5引入API方法解读.mp4
  159. │ 23-6指令提示构建.mp4

  160. ├─24、本地大模型微调-llama3应用实战(7小节)
  161. │ 24-1环境相关配置解读.mp4
  162. │ 24-2工具调用流程拆解.mp4
  163. │ 24-3功能调用方法实例.mp4
  164. │ 24-4RAG环境配置搭建.mp4
  165. │ 24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
  166. │ 24-6RAG基本流程分析.mp4

  167. ├─25、llama3微调-量化-部署(6小节)
  168. │ 25-1LORA微调方法.mp4
  169. │ 25-2指令微调所需数据与模型下载.mp4
  170. │ 25-3llama3模型微调实例.mp4
  171. │ 25-4llama3微调后进行量化.mp4
  172. │ 25-5llama.cpp量化实例.mp4
  173. │ 25-6部署应用.mp4

  174. ├─26、拓展–计算奥斯曼视觉项目实例(11小节)
  175. │ 26-10模型选择方法总结.mp4
  176. │ 26-11项目经验总结与优化,方法.mp4
  177. │ 26-1LORA微调方法.mp4
  178. │ 26-2指令微调所需数据与模型下载.mp4
  179. │ 26-3llama3模型微调实例.mp4
  180. │ 26-4llama3微调后进行量化.mp4
  181. │ 26-5llama.cpp量化实例.mp4
  182. │ 26-6部署应用.mp4
  183. │ 26-7项目需求分析流程.mp4
  184. │ 26-8数据与特征库准备.mp4
  185. │ 26-9模型准备与项目分析.mp4

  186. ├─27、拓展–挖掘项目流程实例(5小节)
  187. │ 27-1数据挖掘要解决的问题.mp4
  188. │ 27-2数据处理与清洗分析.mp4
  189. │ 27-3特征工程的作用与流程.mp4
  190. │ 27-4机器学习算法分析.mp4
  191. │ 27-5模板到哪去找.mp4

  192. ├─28、拓展-自然语言处理项目流程(5小节)
  193. │ 28-1知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
  194. │ 28-2知识图谱项目实际应用分析.mp4
  195. │ 28-3知识图谱实战应用项目解读.mp4
  196. │ 28-4大模型要解决的问题和应用分析.mp4
  197. │ 28-5工具总结分析.mp4

  198. ├─29、MOE多专家系统(3小节)
  199. │ 29-1MOE概述分析.mp4
  200. │ 29-2MOE模块实现方法解读.mp4
  201. │ 29-3效果分析与总结.mp4

  202. ├─30、OPENAI–LLM模型优化总结(3小节)
  203. │ 30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
  204. │ 30-2RAG实践策略.mp4
  205. │ 30-3微调要解决的问题.mp4

  206. ├─Agent论文解读与总结相关
  207. │ ├─Agent架构解读与应用分析
  208. │ │ 1-Agent趋势.png
  209. │ │ 2-Agent流程.png
  210. │ │ 3-Ageng包括组件.png
  211. │ │ 4-Agent组成.png
  212. │ │ 5-多模态.png
  213. │ │ 6-多角色组成.png
  214. │ │ 7-Agent游戏.png
  215. │ │ 8-多智能体.png
  216. │ │ 9-多智能体2.png
  217. │ │ Agent.png
  218. │ │ Agent思维导图.pdf
  219. │ │
  220. │ ├─OPENAI-LLM模型优化总结
  221. │ │ 11.png
  222. │ │ 12.png
  223. │ │ 13.png
  224. │ │ 14.webp
  225. │ │ 15.png
  226. │ │ 16.png
  227. │ │ 2.png
  228. │ │ 3.png
  229. │ │ 4.png
  230. │ │ 6.png
  231. │ │ 7.png
  232. │ │ 8.png
  233. │ │ 9.png
  234. │ │
  235. │ └─斯坦福AI小镇架构与项目解读
  236. │ 斯坦福AI小镇.pdf
  237. │ 斯坦福AI小镇.png
  238. │ 斯坦福小镇论文.pdf

  239. ├─Autogen与其他智能体框架
  240. │ ├─Agent打造专属客服
  241. │ │ Agent客服.rar
  242. │ │
  243. │ ├─autogen与部署模块
  244. │ │ │ rag_skill.rar
  245. │ │ │ Skill.py
  246. │ │ │
  247. │ │ └─AutogenStudio部署
  248. │ │ index.html
  249. │ │ style.css
  250. │ │ write.json
  251. │ │ 代码地址.txt
  252. │ │
  253. │ ├─GPTS打造Agent实战
  254. │ │ API复制这个不要改.docx
  255. │ │ GPTS例子.docx
  256. │ │ 广告文案.docx
  257. │ │ 文章翻译.docx
  258. │ │ 短视频脚本.docx
  259. │ │ 组会不用愁.txt
  260. │ │ 语聚AI指定(只改动作即可).docx
  261. │ │
  262. │ ├─langchain工具实例
  263. │ │ 基本使用.rar
  264. │ │
  265. │ └─metagpt
  266. │ examples.rar
  267. │ MetaGPT-main.zip
  268. │ metaGpt.pdf

  269. ├─COZE智能体系列(重要)
  270. │ ├─Coze写作工作流
  271. │ │ └─小红书提示词
  272. │ │ 标题.txt
  273. │ │ 生成文案.txt
  274. │ │ 画图.txt
  275. │ │
  276. │ ├─COZE历史人物视频素材
  277. │ │ 1.根据名字做剧本.txt
  278. │ │ 2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt
  279. │ │ 修正图片提示词.txt
  280. │ │ 修正运镜提示词.txt
  281. │ │ 即梦豆包海螺做视频所需运镜.txt
  282. │ │ 时间线.txt
  283. │ │
  284. │ ├─COZE打造发票助手
  285. │ │ 全部提示词资料.docx
  286. │ │ 餐饮1.png
  287. │ │
  288. │ ├─COZE数据分析
  289. │ │ 2.整理清洗我的数据.txt
  290. │ │ 代码:准备总分评比图.txt
  291. │ │ 代码:准备条形图输入.txt
  292. │ │ 代码:统计关键指标.txt
  293. │ │ 把分析结果整理成excel格式.txt
  294. │ │ 能力分析.txt
  295. │ │ 销售数据导出.xlsx
  296. │ │
  297. │ ├─COZE文案生成+飞书表格
  298. │ │ 1.链接读取插件.txt
  299. │ │ 2.参考原文写标题大纲.txt
  300. │ │ 3.参考原文和大纲做仿写.txt
  301. │ │ 4.给文案打标签.txt
  302. │ │ 5.汇总结果成一条记录.txt
  303. │ │ 6.飞书表格参考链接.txt
  304. │ │
  305. │ ├─COZE新闻总结(循环体)
  306. │ │ 提示词.txt
  307. │ │ 根据文章内容和原始素材做合并.txt
  308. │ │
  309. │ ├─COZE智能客服
  310. │ │ 售后场景问题.txt
  311. │ │ 快递场景问题.txt
  312. │ │ 把所有内容总结成人话.txt
  313. │ │ 把用户问题分成不同的场景.txt
  314. │ │ 支付场景问题.txt
  315. │ │ 查询支付问题具体的解决方案.txt
  316. │ │
  317. │ ├─COZE邮箱助手
  318. │ │ 提示词.txt
  319. │ │ 邮箱代码.txt
  320. │ │
  321. │ └─COZE飞书书签自动化
  322. │ 分析内容.txt
  323. │ 检索内容.txt
  324. │ 汇总整合json.txt
  325. │ 筛选并输出.txt
  326. │ 获取标签.txt
  327. │ 飞书文档链接.PanD
  328. │ 飞书模板链接.txt

  329. └─大模型微调与知识库
  330. ├─LLM下游任务训练自己模型实战
  331. │ Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip

  332. ├─LLM与LORA微调策略解读
  333. │ 大模型.pdf

  334. ├─RAG检索架构分析与应用
  335. │ RAG.pdf
  336. │ RAG.png

  337. ├─新增LLAMA3相关
  338. │ Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip
  339. │ llama3.rar

  340. ├─新增RAGFLOW
  341. │ ragflow_api.py

  342. └─补充
  343. └─llama3
  344. │ llama3.rar

  345. └─llama3
  346. │ email_jijianyun.py
  347. │ email_send.py
  348. │ lm3.py
  349. │ Modelfile

  350. ├─.idea
  351. │ │ .gitignore
  352. │ │ .name
  353. │ │ llama3.iml
  354. │ │ misc.xml
  355. │ │ modules.xml
  356. │ │ workspace.xml
  357. │ │
  358. │ └─inspectionProfiles
  359. │ profiles_settings.xml
  360. │ Project_Default.xml

  361. ├─all-MiniLM-L6-v2
  362. │ config.json
  363. │ config_sentence_transformers.json
  364. │ data_config.json
  365. │ model.safetensors
  366. │ sentence_bert_config.json
  367. │ special_tokens_map.json
  368. │ tokenizer.json
  369. │ tokenizer_config.json
  370. │ vocab.txt

  371. ├─RAG
  372. │ │ app.py
  373. │ │ app.txt
  374. │ │ assistant.py
  375. │ │ groq_llama3.py
  376. │ │ Quantize_LLMs_to_GGUF(1).ipynb
  377. │ │ require.txt
  378. │ │
  379. │ └─__pycache__
  380. │ assistant.cpython-310.pyc
  381. │ assistant.cpython-39.pyc

  382. └─__pycache__
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为毛老子总也抢不到沙发?!!

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介是神马?!!

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这个好这个牛

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发表于 9 小时前 | 显示全部楼层
这就厉害了

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占坑编辑ing
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